针对自相关算法的局限性,提出了一种基于高阶累积量的单矢量水听器ESPRIT算法。该算法首先对单个矢量水听器接收数据作一任意的时间延迟,以时间变元为旋转因子,构造了2个具有相同阵形的子阵,然后将高分辨信号子空间类方法的正交化原理及旋转子空间不变原理引人累积量域,得到基于高阶累积量切片的ESPRIT方法。仿真结果表明,借助高阶累积量的方法,在高斯白噪声下,ESPRIT算法能完全抑制高斯白噪声的影响,在高斯色噪声条件下,信噪比6 dB以上该方法还是能获得高精度、高分辨率的渐近无偏估计。
2021-12-15 09:40:27
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二维空间信号波达方向（DOA）的估计是阵列信号处理的一个关键研究问题。经典的二维 MUSIC算法固然精度高，但此算法需要二维谱峰搜索，运算较为复杂。提出一种用于L型阵列的二维DOA估计算法，通过矩阵重构使得阵列输出矩阵变为中心对称矩阵，再利用酉变换矩阵将其由复值矩阵变为实值矩阵。该方法可以直接得到目标参数，不需要谱峰搜索，使得运算量大大降低。相比于 L 型阵列适用的增广矩阵束（MEMP）算法，该算法可以估计更多信源的DOA，并能获得较高的分辨率。计算机仿真结果表明，该算法具有较高的DOA估计精度。
2021-12-09 14:59:55
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为克服在 SαS噪声环境下的 DOA估计方法没有考虑宽带信号的情况,在分析SαS噪声环境下宽带信号阵列输出矩阵性质的基础上,将时域方法与频域方法有机结合起来,通过构造L型阵列的各频带的分数阶累计量,将一维宽带信号阵列模型拓展到二维,并利用 CSM聚焦算法,通过 k个聚焦矩阵 T( fk )把不同频率处的方向矩阵变换到同一参考频率f0下的矩阵,采用改进的分数低阶矩阵(MFLOM)来作为共变矩阵的估计子。实现了 SαS噪声环境下的宽带信号的二维波达角估计,通过仿真分析证明了该算法的有效性。
2021-11-22 20:12:44
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针对语音卷积盲源分离频域法排列顺序不确定性问题，提出一种多频段能量排序算法。通过对混合信号的短时傅里叶变换（STFT），在频域上各个频点建立一个瞬时混合模型进行独立分量分析，之后结合能量相关排序法和波达方向（DOA）排序法解决排序不确定性问题，再利用分裂语谱方法解决幅度不确定性问题，进而得到每个频点正确的分离子信号，最后利用逆短时傅里叶（ISTFT）变换得到分离的源信号。仿真结果表明，与Murata的排序算法对比，改进的算法在信号偏差比、信道干扰比、系统误差比上都所提高。
2021-11-22 10:49:48
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针对二维混合多输入多输出(MIMO)相控阵雷达发射子阵分割带来的自由度损失进而影响雷达系统参数估计性能的问题,提出一种基于十字阵的二维稀疏混合MIMO相控阵雷达收发阵列设计方法.首先,结合稀疏阵列-共轭嵌套阵对混合MIMO相控阵雷达的收发端进行稀疏设计;其次,对混合MIMO相控阵雷达产生的合阵进行做差处理,得到阵元位置差的差异阵列;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计.仿真实验表明,相较于传统的二维混合MIMO相控阵雷达,所提出方法仅利用两个互相垂直的一维线阵便可形成阵列的二维平面扩展,同时,在不增加阵元个数的前提下可有效扩展雷达阵列虚拟阵元数目,提高阵列的自由度以及波达方向估计性能.
2021-11-03 11:18:05
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波达方向处理基础知识加算法程序，很适合新手使用
2021-09-28 18:03:37
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2021-09-26 10:57:18
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